Gradient Flow in Deep Equilibrium Single-Index Modellen: Theoretische Durchbrüche
Deep Equilibrium Models (DEQs) haben sich in den letzten Jahren als äußerst leistungsfähiges Paradigma für das Training unendlich tiefer, gewichtsgereicher neuronaler Netzwerke etabliert. Sie erzielen Spitzenleistungen in einer Vielzahl moderner Machine‑Learning‑Aufgaben und sind daher ein heiß diskutiertes Thema in der Forschung.
